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J-GLOBAL ID：201702242800486292   整理番号：17A0213738

PaTSI:Knimeにおける衛星画像の時系列のパターンマイニング【Powered by NICT】

PaTSI: Pattern Mining of Time Series of Satellite Images in Knime

著者 (3件)： Collin Maxime ,  Flouvat Frederic ,  Selmaoui-Folcher Nazha
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICDMW  ページ： 1292-1295  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,PaTSI,衛星画像の時系列における物体の発展を解析するためのツールを提案した。このツールはKNIME分析プラットフォームに統合されたプラグインである。PaTSIは全KDDプロセス(データ選択,前処理,画像セグメンテーション,パターンマイニングと可視化)を形成するため集合したいくつかのノードから構成されるワークフローである。入力データは研究地域の衛星画像とGIS情報の時系列から構成されている。このデータは,単一起因有向非巡回グラフ(a DAG),ノードはいくつかの属性とエッジ時間関係を表現によって記述されたオブジェクトを表現に変換した。つぎにこのグラフを,効率的なグラフマイニングアルゴリズムを用いた頻繁な変化(重み付き経路パターン)を抽出するために採掘されている。プロセスの最後に,結果の専門家の解釈を容易にするために抽出されたパターンは,元の画像上での正規表現とdisplaidを用いたフィルタリングが可能になる。本デモでは,PaTSIの適切性は土壌浸食モニタリングへの応用を通して説明した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *画像 ,  ワークフロー ,  *衛星利用画像 ,  正規表現 ,  前処理 ,  フィルタリング ,  土壌侵食 ,  可視化 ,  画像セグメンテーション
準シソーラス用語： DAG【グラフ】 ,  入力データ ,  データ選択 ,  プラグイン ,  *パターンマイニング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 衛星画像 ,  時系列 ,  パターンマイニング